改进SSD算法在中国手语识别上的应用

摘要

基于计算机视觉的手语识别技术能为聋校双语教学带来很大的便利.近年来,随着深度学习技术的蓬勃发展,手语识别的准确率和速度有了极大的提高.与使用颜色标记和外界技术(如Kinect手心定位技术)的方法不同,提出一种改进的SSD(Single-Shot Multibox Detector)网络,对手势进行目标检测完成中国手语识别.针对手部小目标,将SE-Net嵌入SSD中的特征层进行通道权重分配,改进损失函数更好地应对正负样本不均衡问题,使用mixup进行数据增强,将手势识别结果在中国手语关键手势模板库中进行匹配,从而完成动态手语识别.实验证明,该算法在手语识别上具有较高的准确率和识别速度.